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机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
优化用于云计算的深层生成入侵检测系统：改进的挑战和范围
大量数据及其指数增加导致安全问题，随后会损害云计算及其环境。入侵检测系统（IDS）是监视和分析云环境中恶意攻击数据的系统之一。云计算中网络流量的大量，高冗余和高维度使得很难通过当代技术检测攻击。需要解决以提高IDS功能的性能和数据不平衡问题。本文包括在不同类型的基于云的数据集中对基于ML技术和IDS性能的基于云ID的技术和调查。它还分析了差距和范围，以增强ID的评估参数。它提供了基于云的IDS系统，与其他当代系统相比，它将产生良好的性能结果。此外，本文提供了有关基于云的ID，数据不平衡技术，数据集和提议的云IDS系统体系结构的当前概述。
教学设计师在在线和高等教育中混合学习中的生成人工智能整合中的作用
摘要这项探索性研究的目的是研究教学设计师（IDS）在将生成人工智能（Genai）整合到其高等教育机构中的作用，以及他们如何在自己的专业实践中使用Genai技术。数据是从美国（美国）的15名参与者中收集的，扮演ID角色或具有类似的工作头衔（例如，教育技术人员）。使用一般定性方法，对IDS使用和集成Genai进行了半结构化访谈。我们的分析导致了与IDS在线和混合教育中IDS集成有关的三个主要主题：（a）使用Genai进行教学设计； （b）Genai的教师融合协作指导； （c）关于Genai整合的培训，资源和准则。通过所有主题的一个共同点是IDS的认真和谨慎的方法和对Genai整合的道德关注。我们解开了这些主题，并讨论ID在高等教育中的含义，将Genai整合以满足组织，教职员工和学生的需求。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
描述：Wheelabrator Hudson Falls 是一家废物转化能源设施。城市固体废物 (MSW) 在两个相同的集体燃烧垃圾锅炉中燃烧。
该设施由两个相同的排放单元组成，分别指定为 U-00001 和 U-00002。每个排放单元都有一个排放源，即溜槽式批量燃烧水冷壁耐火材料 MSW 燃烧器。这些排放源分别指定为 ID 00001 和 00004。每个 MSW 燃烧器都由石灰浆干式洗涤器（控制 ID 分别为 00002 和 00005）与静电除尘器（控制 ID 分别为 00003 和 00006）串联控制。每个燃烧器控制列车都有一个排放点（分别为 ID 00001 和 00002）。每个排放单元都与两个过程相关；1) 燃烧天然气作为补充燃料（分别为过程 ID 001 和 003）；2) 燃烧 MSW 和无害固体废物（分别为过程 ID 002 和 004）。这
对在入侵检测系统中可解释的人工智能整合的系统综述，以增强网络安全的透明度和可解释性
复杂的网络威胁的兴起刺激了入侵检测系统（IDS）的进步，这对于实时识别和减轻安全漏洞至关重要。传统ID通常依赖于复杂的机器学习算法，尽管其精确度很高，这些算法仍缺乏透明度，从而产生了“黑匣子”效应，从而阻碍了分析师对他们决策过程的理解。可解释的人工智能（XAI）通过提供可解释性和透明度，提供了一个有希望的解决方案，使安全专业人员能够更好地理解IDS模型。本文对XAI在ID中的集成进行了系统的综述，重点是提高网络安全的透明度和可解释性。通过对最近的研究的全面分析，本综述确定了常用的XAI技术，评估了它们在IDS框架中的有效性，并检查了它们的收益和局限性。的发现表明，基于规则和基于树的XAI模型是其可解释性的首选，尽管具有检测准确性的权衡仍然具有挑战性。此外，该评论突出了标准化和可扩展性中的关键差距，强调了对混合模型和实时解释性的需求。本文以未来研究方向的建议结束，提出了针对ID，标准化评估指标以及优先级安全和透明度的道德框架量身定制的XAI技术的改进。本评论旨在告知研究人员和从业者当前的趋势和未来利用XAI提高ID的有效性，促进更透明，更弹性的网络安全景观方面的机会。
天线电池支架篡改开关外部连接
感谢您购买IDS双向Xwave 2无线门固体，该门通过Xwave 2 Hub连接到X系列警报面板或直接到Onyyx Wireless System。注意：Xwave 2个设备与Xwave设备不兼容！有关IDS产品的更多信息，请访问：www.idsprotect.com
助理。 Koray Erhan教授
个人信息传真电话：+90 0544 829 0417电子邮件：koray.erhan@marmara.edu.tr其他电子邮件：korayerhan@gmail.com web：https://avesis.marmara.edu.edu.edu.tr/15032国际研究员IDS Scho IDS Scho IDS Scho 0000-0003-0505-9389 Publons / Web of ScienceResearcherıd：F-6199-2018Scopusıd：571912591117 Yoksis研究人员ID：38410教育信息研究生毕业生，研究生，伊斯坦布尔技术大学，社会科学研究所，土耳其2019年，土耳其，土耳其，继续博士学位，科凯利大学，科学，能源系统工程系，土耳其，2013年 - 2018年研究生，伊斯坦布尔技术大学，电气 - 电气 - 电气工程，电气工程，土耳其，2010年 - 2013年本科生，Yildiz技术大学，电气和电子学院，电气和电子学院部门，土耳其2005年 - 2010年
助理。 HaticeVildanDüdükçü教授 - Avesís
助理。haticeVildanDüdükçü教授的个人信息电子邮件：vdudukcu@yildiz.edu.tr Web：https：//avesis.yildiz.edu.tr/vdudukcu.tr/vdudukcu International Researcher IDS IDS IDS IDS IDS学者：WRFBOHIAAAAAJ orcID：wrfbohiaaaaj orcID ABA-3253-2020 ScopusID: 57221835731 Yoksis Researcher ID: 250105 Education Information Doctorate, Yildiz Technical University, Graduate School Of Natural And Applied Sciences, Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği, Turkey 2018 - 2024 Postgraduate, Yildiz Technical University, Graduate School Of Natural And Applied Sciences, Elektronik Programı, Turkey 2015 - 2018 Undergraduate, Yildiz Technical University, Faculty Of Electrical & Electronics, Elektronik Ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, Turkey 2012 - 2015 Foreign Languages English, C2 Mastery Dissertations Postgraduate, Automated insulin pump design based on probabilistic prediction algorithm, Yıldız Teknik ElektronikProgramı，2017年研究领域的生物医学工程，电气和电子工程，电子电路，电子电路，工程和技术学术助理教授，Yildiz技术大学，电气与电子助理工程学，20224年，电子电路和技术学院教授，20224年，电子电路和技术助理教授，2022年，电子，工程和技术教授，2022年，Elektronik Programine，ElektronikProgramı，2017年研究领域，电子电路和技术工程学，2022年，Elektronik Programitesi，Elektronik Programentie，Elektronik Programinei，Elektronik Programenti ＆电子，电子与传播工程，2024年至2024年，Yildiz技术大学，电子，电子与通信工程学院研究助理，2016-2024
物联网入侵检测系统性能：最新研究成果
如今，物联网吸引了众多研究和工业界的兴趣。更小、更智能的设备每天都在多个物联网领域实施。然而，保护物联网设备免受网络攻击对其运行至关重要。机密数据因恶意行为而泄露。因此，设备性能变得至关重要。基于物联网的结构中经常出现安全风险，影响其标准工作。因此，为了消除和减轻这些问题（攻击），提出了入侵检测系统 (IDS) 来实现这一目的。本文旨在研究所提出的 IDS 的最新进展。接下来，我们严格审查了所提出的基于 IDS 的机器学习算法。基于此评估标准，严格审查了涵盖架构、智能预测和算法的解决方案。为了实现我们的目标，本文提出了物联网设计中的挑战和开放的研究领域。